梯度下降（gradient descent）是最基礎的優化演算法。在微積分中，梯度表示函式增長速度最快的方向。在機器學習問題中，我們的目標常常是求極大值或者極小值。梯度下降法就是沿著梯度的不斷走的方法，當求極小值時沿與梯度相反的方向
用通俗的話說，梯度下降法就像下山，我們會沿著當前最快下降的道路走，直至走至山底（當然這條路未必是最快到達山底的）。
如圖，在乙個求極小值的問題中，我們會沿著梯度不斷往下走，直至走至乙個最低點（區域性最優）。
先從簡單的一元二次方程開始說起。我們擁有乙個函式,
我們使用matplotlib畫出這個函式的圖
我們想求得這個函式的最小值，從圖中可以得到，顯然是在-1處。
那麼梯度下降法會如何求得這個過程呢？
目標函式以及它的導數
f = lambda x:x**2+2*x+1
g = lambda x: 2*x+2
def
gd(x_start,step,g,itera):
#x_start 起始點
#step 步長
#g 梯度
#itera 迭代次數
x = x_start
for i in range(itera):
grad = g(x)
x -= grad*step
print("epoch:grad=,x=".format(i,grad,x))
if abs(grad)<1e-6:
break
return x
epoch29:grad=0.01856910058928074,x=-0.9925723597642877# 引數的選擇
當我們把step的值使用1.1代入時，迭代次數不變會怎麼樣呢？
>>>gd(5,1.1,g,30)
epoch29:grad=-2373.7631379977083,x=1423.2578827986254
當我們的step值使用0.0001代入時，迭代次數不變時的答案又是怎麼樣的呢
你會發現他雖然沿著梯度不斷向下走但在總體看來幾乎沒怎麼變·
當你把迭代次數增加到一定大時，它仍然能達到最低點。
當步長過長時，有可能會使梯度下降法無法收斂。
當步長小時，適當增加迭代次數，仍能達到最優解。但是過多的迭代次數會增加訓練的時間。
梯度下降是門手藝活……
梯度下降法的步長到底怎麼確定？
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